Wojciech Zoleński
Koncepcja narzędzia
informatycznego wspomagającego
realizację procesów biznesowych w
przedsiębiorstwach przemysłu
budowy maszyn
Ekonomiczne Problemy Usług nr 104, 471-479
2013
NR 7 6 2 EKONOMICZNE PROBLEMY USŁUG NR 104 20 1 3
W O J C I E C H Z O L E Ń S K I Politechnika Śląska
KONCEPCJA NARZĘDZIA INFORMATYCZNEGO WSPOMAGAJĄCEGO REALIZACJĘ PROCESÓW BIZNESOWYCH W PRZEDSIĘBIORSTWACH
PRZEMYSŁU BUDOWY MASZYN
Wprowadzenie
Znaczna część procesów biznesowych powinna być realizowana według jed noznacznie ustalonych zasad. Wynika to między innymi z regulacji prawnych, po trzeby zapewnienia zgodności z systemami normalizacyjnymi, systemami zarzą dzania jakością oraz procedurami certyfikacji wyrobów i procesów wytwarzania. W szczególności uwarunkowania takie występują w przedsiębiorstwach przemysłu budowy maszyn.
Podporządkowanie procesów biznesowych ustalonym zasadom może zapew nić odpowiedni system procedur. Procedura to ustalony sposób postępowania, przy czym „sposób oznacza tok działania, a więc skład i układ jego stadiów”1. Procedury na ogół wyrażone są językiem opisowym (werbalnie), co sprawia, że nie zawsze są wystarczająco precyzyjne i jednoznaczne. Z tego względu uzasadnione jest opra cowanie odpowiednich narzędzi informatycznych wspomagających formułowanie, testowanie, optymalizację i realizację procedur.
Przedstawione w artykule koncepcje i prototypowe narzędzia zostaną wyko rzystane, a następnie będą sukcesywnie rozbudowywane w systemie informatycz
nym wspomagającym zarządzanie wiedzą2 w przedsiębiorstwach przemysłu budo
1 T. Kotarbiński: Traktat o dobrej robocie, PWN, Warszawa 1981.
2 K. Dohn, A. Gumiński, W. Zoleński: Assumptions for the creation of a system supporting
knowledge management in enterprises of mechanical engineering industry, Konferencja Naukowa
4 7 2 Wojciech Zoleński
wy maszyn, opracowywanym w ramach projektu badawczego rozwojowego reali zowanego w Instytucie Zarządzania i Administracji Wydziału Organizacji i Zarzą dzania Politechniki Śląskiej.
1. Przesłanki informatycznego wspomagania procesów biznesowych w przedsiębiorstwach przemysłu budowy maszyn
W ramach realizowanego projektu w przedsiębiorstwach przemysłu budowy maszyn prowadzone były badania, których celem było między innymi rozpoznanie specyfiki procesów biznesowych oraz wspomagania ich przez systemy informacyj ne przedsiębiorstw3.
Na podstawie przeprowadzonych badań można sformułować następujące wnioski:
- W przedsiębiorstwach procesy produkcyjne mają charakter obróbczo-
montażowy; w procesach tych występują liczne i różnorodne operacje pro dukcyjne.
- W procesach produkcyjnych występuje wiele podzespołów i części znor
malizowanych; wytwarzanie niektórych z nich podlega odpowiednim pro cedurom certyfikacyjnym.
- Znacząca część produkcji to produkcja jednostkowa i małoseryjna, co po
ciąga za sobą dużą różnorodność wytwarzanych wyrobów.
- Okoliczności te sprawiają, że zbiór procedur obowiązujących w przed
siębiorstwach przemysłu budowy maszyn jest bardzo liczny.
- W procesie wytwarzania występują liczne i rozległe powiązania koopera
cyjne, co wymaga przestrzegania jednolitych, uzgodnionych z kooperan tami procedur postępowania.
- W przedsiębiorstwach przemysłu budowy maszyn zatrudnia się wysoko
wykwalifikowanych pracowników, z których każdy wykonuje bardzo wie le różnorodnych zadań.
Duża wrażliwość branży na czynniki koniunkturalne rzutuje na poziom za trudnienia i związaną z tym rotację kadrową.
Zadania produkcyjne wykonywane są więc przez różnych, zmieniających się wykonawców. Dlatego procedury postępowania powinny być skodyfikowane, zro zumiałe i jednoznaczne, a realizowane na ich podstawie działania nie mogą zależeć od subiektywnej interpretacji wykonawcy.
Specyfika zadań ma wpływ na zastosowanie odpowiedniego modelu kompute rowego wspomagania ich realizacji.
2. Charakterystyka zadań proceduralnych i modele komputerowego wspomagania ich realizacji
Procedura to ustalony sposób postępowania. W przypadku realizacji procedu ry przez system algorytmiczny (np. komputerowy) konieczna jest pełna formaliza cja wszystkich działań i uwarunkowań mających wpływ na kolejność działań.
W procedurach formalnych mogą wystąpić następujące grupy instrukcji4:
- sekwencje działań elementarnych lub złożonych (podprocedur);
- instrukcje wyboru, w których występują warunki oraz działania, jakie nale
ży podjąć w przypadku spełnienia poszczególnych warunków;
- instrukcje powtórzeń (pętle, instrukcje iteracji) zalecające powtarzanie
działania, dopóki spełniony jest pewien warunek.
Procedury realizowane z udziałem ludzi są sformalizowane tylko częściowo, znaczna część procedury wyrażona jest językiem opisowym. Brak pełnej formaliza cji i niejednoznaczność opisu może powodować następujące konsekwencje:
- Procedura jest niezrozumiała - wykonawcy nie rozumieją właściwie in
strukcji działań.
- Procedura jest niejednoznacznie interpretowana - różni wykonawcy różnie in
terpretują instrukcje działań, nie zawsze zgodnie z intencją autora procedury.
- Procedura jest niejednoznaczna pod względem formalnym - w tych sa
mych okolicznościach możliwe jest podjęcie różnych działań.
- Procedura jest niezupełna, nie uwzględnia wszystkich możliwych uwarun
kowań i związanych z nimi działań.
- Procedura zawiera sprzeczności związane z uwarunkowaniami (występują
ce w procedurze warunki nie mogą być nigdy spełnione) lub związane z zalecanymi działaniami (zalecane działania są nierealizowalne).
- Procedura jest nieskuteczna, tzn. nie prowadzi (zawsze lub w niektórych
okolicznościach) do osiągnięcia wyznaczonego celu.
- Procedura nie jest optymalna. W bardziej złożonych procedurach (wielo
wariantowych) wyznaczony cel daje się osiągnąć różnymi sposobami po stępowania, którym można przypisać pewne kryteria jakości (np. czas re alizacji procedury). W procedurach sformułowanych w języku werbalnym na ogół dąży się do uproszczenia opisu przez ujednolicenie postępowania, co zwykle wiąże się z utratą optymalności działania.
W przedsiębiorstwach przemysłu budowy maszyn realizowane są zadania proceduralne o różnej złożoności, różnym stopniu trudności, jednoznaczności i powtarzalności, wymagające wykonawców o różnym poziomie kompetencji.
4 T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest: Wprowadzenie do algorytmów, WNT, War szawa 2007.
4 7 4 Wojciech Zoleński
W szczególności można wyróżnić następujące typy zadań i modele komputerowego wspomagania ich realizacji:
- Procedury sekwencyjne (jednościeżkowe) opisane przez ciąg kolejnych in
strukcji wykonawczych występujących zawsze w tej samej kolejności. Komputerowe wspomaganie realizacji takich procedur sprowadza się do interaktywnego dostarczania i wyszukiwania informacji (zwłaszcza opiso wej i graficznej) potrzebnej wykonawcy w kolejnych działaniach. Informa cja zorganizowana jest w taki sposób, aby wykonawca, w zależności od bieżących, indywidualnych potrzeb, miał dostęp do instrukcji o odpowied nim stopniu szczegółowości.
- Procedury z instrukcjami wyboru (wielościeżkowe), których realizacja
uwarunkowana jest czynnikami zewnętrznymi, niezależnymi lub tylko czę ściowo zależnymi od działań wykonawcy. Skład i układ działań w takiej procedurze nie jest stały. Narzędziami informatycznymi wspomagającymi realizację takich procedur jest interaktywny system dostarczania informacji oraz system ekspertowy wnioskujący wstecz. Wybór pierwszego działania dokonywany jest przez system ekspertowy na podstawie informacji o po czątkowym stanie czynników mających wpływ na realizację procedury. W kolejnych krokach system ekspertowy zadaje wykonawcy pytanie o wynik poprzedniego działania oraz o ewentualne zmiany innych czynników wa runkujących przebieg procedury, po czym wyznacza kolejne działanie.
- Procedury z instrukcjami wyboru, podlegające optymalizacji. W wielu
przypadkach struktura logiczna oraz uwarunkowania procedury nie wyzna czają jednoznacznie składu i układu działań. W konkretnej sytuacji decy zyjnej możliwe są różne warianty działań, charakteryzujące się różnymi wartościami wybranych kryteriów jakości, takich jak czas realizacji, efek tywność ekonomiczna czy pewność osiągnięcia wyznaczonego celu. Zło żoność struktury logicznej procedury oraz zależność od czynników loso wych mogą sprawić, że wybór optymalnego wariantu realizacyjnego nie jest łatwy. Na ogół konieczne jest przeprowadzenie serii symulacji badaw
czych, na podstawie których wyznacza się dla poszczególnych wariantów decyzyjnych wartości oczekiwane kryteriów jakości. W komputerowym wspomaganiu realizacji takich procedur może znaleźć zastosowanie regu- łowy system ekspertowy, zwłaszcza podsystem symulacji procesów o zło żonej strukturze logicznej.
- Procedury słabo ustrukturyzowane. W wielu obszarach działalności przed
siębiorstw przemysłu budowy maszyn (np. zawieranie kontraktów, sprze daż, serwis) występują zadania, dla których nie jest możliwe opracowanie sformalizowanych, efektywnych i niezawodnych procedur. Możliwe jest jednak częściowe uporządkowanie działań oraz wspomaganie wykonawcy wskazówkami heurystycznymi. Koncepcja taka nawiązuje do interaktyw
nych systemów wspomagania decyzji5, w których może znaleźć zastoso wanie hipertekstowy system informacji oraz regułowy system ekspertowy.
3. Prototypowe narzędzia informatyczne wspomagające realizację procedur W komputerowym wspomaganiu realizacji zadań proceduralnych może zna leźć zastosowanie hipertekstowy system informacji i regułowy system ekspertowy. Są to zintegrowane ze sobą prototypowe narzędzia informatyczne utworzone na platformie MS Office.
Hipertekstowy system informacji6 umożliwia rejestrowanie i porządkowanie
wiedzy przedstawionej w postaci ujednoliconych, standardowych obiektów elemen tarnych. Elementarny obiekt informacji łączy w sobie jednolitą strukturę formalną z możliwością rejestrowania różnych typów danych (tekstowych, graficznych, licz bowych i innych, także bardziej złożonych, np. dowolnych obiektów pakietu MS Office). Obiektom informacji można przypisywać różne atrybuty: opisujące i inter pretujące, klasyfikacyjne i wartościujące, werbalne i liczbowe (np. liczba porząd kowa, data aktualizacji, źródło informacji, ocena ważności, ocena wiarygodności). Elementarne obiekty informacji mogą być ze sobą połączone relacjami nadrzędno ści - podrzędności lub relacjami związku w dowolną strukturę hierarchiczną (tak sonomię) lub sieciową (ontologię)7. Możliwe jest też rejestrowanie obiektów swo bodnych, niepowiązanych z innymi obiektami.
Regułowy system ekspertowy8 przeznaczony jest do współpracy z niewielkimi
modułami wiedzy, które można integrować, tworząc większą bazę wiedzy. Wiedza ma postać standardowych reguł Horna. Są to reguły (implikacje ekspertowe) z jed nym wnioskiem, których części warunkowe mają postać koniunkcji stwierdzeń. Wniosek jest zawsze stwierdzeniem bez negacji.
Warunki i wnioski występujące w regułach są zdaniami logicznymi (a nie funkcjami zdaniowymi), czyli nie występują w nich zmienne. Rozwiązanie takie upraszcza budowę systemu wnioskującego i zapewnia stabilność jego działania. W procesie wnioskowania nie występuje eksplozja kombinatoryczna, nie jest też możliwe zapętlenie się systemu, jeżeli tylko reguły nie są sprzeczne zewnętrznie.
5 W. Zoleński: Wybrane modele interaktywnych systemów wspomagania decyzji, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego nr 702, Ekonomiczne Problemy Usług nr 87, Szczecin 2012.
6 W. Zoleński: Narzędzia informatyczne wspomagające zarządzanie wiedzą, Zeszyty Na ukowe Politechniki Śląskiej, seria Organizacja i Zarządzanie, zeszyt nr 41, Gliwice 2007.
7 A. Jashapara: Zarządzanie wiedzą, PWE, Warszawa 2006.
8 W. Zoleński: Narzędzia wspomagające tworzenie systemów eksperckich, Zeszyty Na ukowe Politechniki Śląskiej, seria Organizacja i Zarządzanie, zeszyt nr 15, Gliwice 2003.
4 7 6 Wojciech Zoleński
Baza wiedzy może mieć strukturę wielopoziomową. System rozpoznaje poziom stwierdzeń i typ stwierdzenia, tj.:
- warunki dopytywalne, czyli stwierdzenia poziomu zerowego; stwierdzenia
te nie są wnioskami żadnej reguły;
- wnioski końcowe, czyli stwierdzenia, które nie występują w części warun
kowej żadnej reguły;
- wnioski pośrednie, czyli stwierdzenia będące jednocześnie wnioskami jed
nych reguł i warunkami innych.
Stwierdzenia w części warunkowej reguł mogą występować jednocześnie w postaci prostej (bez negacji) i zanegowanej, tworząc rozwiniętą bazę wiedzy. Dzięki temu wiedzę daje się przedstawić w postaci wielopoziomowo zagnieżdżo nych zasad (stwierdzeń w postaci prostej) i wyjątków (stwierdzeń zanegowanych). Umożliwia to wyrażenie złożonych (niemonotonicznych) zależności logicznych w sposób znacznie uproszczony.
Reguły i stwierdzenia mogą być dokładne lub przybliżone. W systemie zasto sowano logikę trójwartościową z wartościami logicznymi: Prawda (1), Brak wie dzy (0), Fałsz (-1). Rozwiązanie takie posiada następujące zalety:
- Wnioskowanie jest monotoniczne nie tylko w elementarnych, ale także
w rozwiniętych bazach wiedzy (wnioskowanie w logice dwuwartościowej byłoby niemonotoniczne).
- Ekspertyza jest dokładniejsza (można odróżnić wniosek niepewny od nie
prawdziwego) i tańsza - w pewnych przypadkach można zrezygnować z ustalania wartości logicznej niektórych warunków dopytywanych.
- Rozróżnienie prawdy, fałszu i braku wiedzy odpowiada intuicji uży t-
kownika.
- Wnioskowanie przybliżone jest naturalnym uogólnieniem wnioskowania
dokładnego.
W przypadku wnioskowania w logice przybliżonej (np. rozmytej), stwierdze
niom zamiast wartości logicznych przypisuje się współczynniki CF ( C e r ta in ty F a c
to r) z przedziału [-1, 1]. Współczynniki CF przypisuje się także regułom. Współ czynniki CF reguł mają zazwyczaj wartości dodatnie. Jeżeli stwierdzenie jest całko wicie prawdziwe i pewne, to odpowiada mu współczynnik CF = 1. Jeżeli stwierdze nie jest całkowicie nieprawdziwe i pewne, to odpowiada mu współczynnik CF = -1. W pozostałych przypadkach współczynnik CF jest bliżej nieokreśloną wypadkową prawdziwości i pewności. W przypadku stwierdzeń, których CF e (-%, %), na ogół przyjmuje się, że nie da się określić ich prawdziwości ani pewności (w logice trójwar tościowej: Brak wiedzy).
W skład systemu ekspertowego RSE wchodzą cztery moduły: moduł wspo magający interaktywną edycję baz wiedzy, wnioskująco-przeliczający arkusz eks pertowy, moduł graficznej prezentacji wiedzy i wizualizacji ścieżek wnioskowania oraz moduł symulacji procesów o złożonej strukturze logicznej.
1. Moduł wspomagający interaktywną edycję baz wiedzy. Reguły w większości systemów ekspertowych mają postać wyrażeń zbliżonych do zdań języka natu ralnego. Wadą takiego zapisu jest konieczność powtarzania tych samych stwierdzeń, jeżeli występują w kilku różnych regułach. Ma to wszystkie nieko rzystne konsekwencje związane z redundancją informacji, tj. duże rozmiary ba zy wiedzy oraz anomalie przy wstawianiu, usuwaniu i modyfikacji informacji. W szczególności istnieje możliwość wystąpienia błędów logicznych w przy padku popełnienia nawet niewielkiej pomyłki (np. literowej) przy wprowadza niu lub modyfikacji stwierdzeń. W regułowym systemie ekspertowym zapro ponowano inne rozwiązanie. Baza wiedzy zapisana jest w samoorganizującej się tablicy reguł Horna. Każde stwierdzenie (warunek lub wniosek) zapisane
jest tylko raz. Na przecięciu /-tego stwierdzenia i j-tej reguły Rj wprowadza się
symbole „w”, „t”, „n” o następującym znaczeniu:
„w” - /-te stwierdzenie jest wnioskiem j -tej reguły Rj,
„t” - /-te stwierdzenie występuje w postaci prostej (bez negacji) w części warun
kowej j -tej reguły Rj,
„n” - /-te stwierdzenie występuje w postaci zanegowanej w części warunkowej
j -tej reguły Rj.
2. Wnioskuj ąco-przeliczający arkusz ekspertowy. Tablica reguł Horna, uzupeł niona o pola edycji współczynników CF stwierdzeń i reguł, staje się arkuszem ekspertowym. Arkusz ekspertowy jest arkuszem kalkulacyjnym, w którego komórkach znajdują się odpowiednie formuły. Wprowadzenie wartości logicz nych (lub CF) warunków dopytywalnych wyznacza wartości logiczne wnio sków. Arkusz ekspertowy jest prostym i wygodnym systemem ekspertowym wnioskującym w przód, realizującym interaktywnie proces wnioskowania. Koncepcja wnioskowania w arkuszu wnioskującym zapewnia dużą elastycz ność systemu. Użytkownik może zdefiniować własne formuły przekształcające zmienne liczbowe (lub zmienne innego typu) na zmienne logiczne. Podobnie można zdefiniować zasady przekształcania wartości logicznych wniosków na zmienne liczbowe.
3. Moduł graficznej prezentacji wiedzy i wizualizacji ścieżek wnioskowania. Przedstawienie wiedzy w postaci graficznej pomaga zrozumieć jej wewnętrzną strukturę oraz zależności zachodzące pomiędzy regułami i grupami reguł. Mo duł tworzy graficzną reprezentację wiedzy w postaci interaktywnych grafów. Struktura grafu odpowiada strukturze arkusza ekspertowego. Rozwiązanie takie umożliwia graficzne uzasadnianie wyprowadzonych wniosków.
4. Moduł symulacji procesów o złożonej strukturze logicznej9.
9 W . Z o l e ń s k i : S y m u l o w a n i e p r o c e s ó w o z ł o ż o n e j s t r u k t u r z e l o g i c z n e j , w : C z y n n i k i k s z t a ł
t u j ą c e e l e m e n t y s y s t e m u z a r z ą d z a n i a w s p ó ł c z e s n ą o r g a n i z a c j ą , r e d . A . K a r b o w n i k , P o l i t e c h n i k a
4 7 8 Wojciech Zoleński
Podsumowanie
W artykule przedstawiono ogólną charakterystykę procesów biznesowych i zadań realizowanych w przedsiębiorstwach przemysłu budowy maszyn. Znaczna część zadań powinna być realizowana zgodnie z ustalonymi procedurami. W po szczególnych przypadkach różny może być ich stopień złożoności, szczegółowości i jednoznaczności. W artykule przedstawiono różne modele komputerowego wspo magania działań proceduralnych. W realizacji tych zadań może znaleźć zastosowa nie hipertekstowy system informacji oraz regułowy system ekspertowy.
***
Publikacja sfinansowana ze środków na naukę w latach 2010-2013 jako projekt badawczy rozwojowy Nr 03-0112-10 /2010 z dnia 09.12.2010 r.
Literatura
1. Cormen T.H., Leiserson C.E., Rivest R.L.: W p ro w a d ze n ie d o a lg o ry tm ó w , WNT,
Warszawa 2007.
2. Dohn K., Gumiński A., Zoleński W.: A s s u m p tio n s f o r th e c re a tio n o f a s y ste m
s u p p o r tin g k n o w le d g e m a n a g e m e n t in a n e n te r p r is e s o f m e c h a n ic a l e n g in e e r in g in d u stry , Konferencja Naukowa „Information Systems in Management”, SGGW, Warszawa 2011.
3. Jashapara A.: Z a r z ą d z a n ie w ie d zą , PWE, Warszawa 2006.
4. Kotarbiński T.: T r a k ta t o d o b r e j ro b o c ie , PWN, Warszawa 1981.
5. Zoleński W.: N a r z ę d z ia w s p o m a g a ją c e tw o r z e n ie sy s te m ó w e k s p e r c k ic h , Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, seria Organizacja i Zarządzanie, zeszyt nr 15, Gli wice 2003.
6. Zoleński W.: N a r z ę d z ia in fo r m a ty c z n e w s p o m a g a ją c e z a r z ą d z a n ie w ie d z ą , Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, seria Organizacja i Zarządzanie, zeszyt nr 41, Gli wice 2007.
7. Zoleński W.: S y m u lo w a n ie p r o c e s ó w o z ło ż o n e j s tr u k tu r z e lo g ic z n e j, w: C zy n n ik i k s z ta łtu ją c e e le m e n ty s y s te m u z a r z ą d z a n ia w s p ó łc z e s n ą o r g a n iz a c ją , red. A. Kar- bownik, Politechnika Śląska 2008.
8. Zoleński W.: W ybrane m o d e le in te ra k ty w n y c h sy ste m ó w w s p o m a g a n ia decyzji, Ze
szyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego nr 702, Ekonomiczne Problemy Usług nr 87, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin 2012.
SELECTED MODELS OF INTERACTIVE DECISION SUPPORT SYSTEMS
Summary
The paper discussed the general characteristics of business processes and tasks realised in mechanical engineering industry enterprises. A significant part of business processes should be realised according to established procedures. In particular cases, there may be a different level of complexity, detail and clarity of these processes. The author presents different models of computer-aided procedural actions. The realisation of these tasks and processes the hypertext information system and the rule-based expert system can be applied.
